商務(wù)統(tǒng)計學(xué)

前言

商務(wù)統(tǒng)計學(xué)可以定義為在準(zhǔn)確調(diào)查研究基礎(chǔ)上，對可靠數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與概括，整理出一套有助于經(jīng)營管理者在不確定條件下作出正確決策的原理和方法。這一定義的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確的觀察、科學(xué)的分析和正確的決策。多年前，我曾同一群來訪的美國商學(xué)院的MBA學(xué)生座談，當(dāng)問到哪門課他們最不愿意學(xué)時，回答正是商務(wù)統(tǒng)計。前不久，聽美國商學(xué)院的一位教授講，商務(wù)統(tǒng)計已被美國最有影響力的商學(xué)院資質(zhì)認(rèn)定機(jī)構(gòu)AA仁；SB定為MBA學(xué)生的必修課程，由此可見商務(wù)統(tǒng)計課有兩個特點(diǎn)：一是抽象難懂；二是在經(jīng)營管理決策過程中必不可少。商務(wù)統(tǒng)計之所以被許多MBA學(xué)生認(rèn)為抽象難懂，不外乎下列兩個原因。首先，MBA是一個實戰(zhàn)性很強(qiáng)的職業(yè)學(xué)位，在MBA的主要課程中，涉及數(shù)量分析方法的課程并不多，除了運(yùn)營管理中有時會講些運(yùn)籌學(xué)的基本方法以外，商務(wù)統(tǒng)計恐怕是唯一大量涉及數(shù)學(xué)知識的課程。更何況近十年來以優(yōu)化數(shù)學(xué)方法為主要內(nèi)容的運(yùn)籌學(xué)在美國商學(xué)院有越講越少的趨勢，商務(wù)統(tǒng)計對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱的那部分MBA學(xué)生而言，就越發(fā)“令人討厭”。如果說第一個原因主要是由于部分學(xué)生的教育背景薄弱造成的，那么第二個原因則主要在于教師。對于一個善于總結(jié)經(jīng)驗的教師來說，為MBA學(xué)生講授商務(wù)統(tǒng)計課程或許會成為一件趣事。2001年《青年文摘》上曾經(jīng)刊載了一篇杰溫。湯姆的文章（題為“第二種思維方式”），講的是一位數(shù)學(xué)天分不足的學(xué)生在善于揣摩學(xué)生心理的教授的幫助下，如何學(xué)好統(tǒng)計學(xué)的故事。盡管這篇短文的故事情節(jié)有些夸張，結(jié)果頗具戲劇性，但是細(xì)細(xì)品味之下，也不無道理。統(tǒng)計學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)主要是概率論，而概率論是研究不確定性的學(xué)問，與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)學(xué)科，如代數(shù)、幾何、微積分等，就其基本思路而言并不相同。只要學(xué)習(xí)方法得當(dāng)，加之多花上些工夫，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生仍有很大的可能取得好成績。

內(nèi)容概要

本書由三位美國統(tǒng)計學(xué)教育名家聯(lián)袂編寫，旨在滿足經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)學(xué)生及其他非統(tǒng)計學(xué)專業(yè)讀者的需要。其主要特色表現(xiàn)在：    ·內(nèi)容簡明，篇幅適中，適合國內(nèi)教學(xué)的實際需要。    ·數(shù)學(xué)推導(dǎo)很少，結(jié)合各種常用的計算機(jī)統(tǒng)計軟件講解，對學(xué)生的數(shù)學(xué)要求不高，特別適合非統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的讀者學(xué)習(xí)。    ·精心編寫了大量的習(xí)題和案例，這些習(xí)題和案例大多來自現(xiàn)實的商務(wù)生活，讀者一旦仔細(xì)琢磨了這些案例，就會驚訝地發(fā)現(xiàn)，統(tǒng)計學(xué)對指導(dǎo)商務(wù)決策具有十分重要的作用。    ·人性化的體例風(fēng)格。全書的習(xí)題編排循序漸進(jìn)且前后呼應(yīng)。同時，讀者還可以上網(wǎng)做案例。

作者簡介

作者：（美國）戴維·M·萊文（David M.Levine） （美國）蒂莫西·C·克雷比爾（Timothy C.Krehbiel） （美國）馬克·L·貝倫森（Mark L.Berenson） 譯者：黃耀鋒 王小勇 等 合著者：胡大源

書籍目錄

第1章  概述與數(shù)據(jù)收集  1.1  為什么學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)  1.2  商業(yè)世界中的統(tǒng)計學(xué)  1.3  統(tǒng)計學(xué)的基本術(shù)語  1.4  本書的組織方式  1.5  數(shù)據(jù)的來源  1.6  數(shù)據(jù)的類型  1.7  Microsoft，Excel和Minitab  1.8  學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計程序第2章  用圖表演示數(shù)據(jù)  2.1  屬性數(shù)據(jù)的圖表演示  2.2  組織數(shù)值數(shù)據(jù)  2.3  數(shù)值數(shù)據(jù)的圖表演示  2.4  交叉分類表  2.5  散點(diǎn)圖和時間序列圖  2.6  圖表的誤用和道德問題第3章  數(shù)值描述度量  3.1  集中趨勢的度量  3.2  變異程度和分布形狀  3.3  總體的數(shù)值型描述性度量  3.4  四分位數(shù)和盒須圖  3.5  協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)  3.6  描述性數(shù)值度量：缺陷和道德問題第4章  概率論基礎(chǔ)  4.1  概率論基礎(chǔ)  4.2  條件概率  4.3  貝葉斯定理  4.4  道德問題和概率第5章  離散概率分布  5.1  離散隨機(jī)變量的概率分布  5.2  二項分布  5.3  泊松分布第6章  正態(tài)分布  6.1  連續(xù)概率分布  6.2  正態(tài)分布  6.3  估計正態(tài)性第7章  抽樣和抽樣分布  7.1  抽樣分布  7.2  估計調(diào)查的價值  7.3  抽樣分布  7.4  均值的抽樣分布  7.5  比例的抽樣分布第8章  置信區(qū)間估計  8.1  總體均值的置信區(qū)間估計(已知σ時)  8.2  總體均值的置信區(qū)間估計(未知σ時)  8.3  比例的置信區(qū)間估計  8.4  樣本容量的確定  8.5  置信區(qū)間估計和道德問題第9章  假設(shè)檢驗基礎(chǔ)：單側(cè)檢驗  9.1  基本假設(shè)檢驗方法  9.2  均值的t假設(shè)檢驗(σ未知)  9.3  單側(cè)檢驗  9.4  比例的Z假設(shè)檢驗  9.5  假設(shè)檢驗的潛在缺陷和職業(yè)道德問題第10章  兩個樣本數(shù)值數(shù)據(jù)假設(shè)檢驗和單向方差分析  10.1  兩個獨(dú)立總體的均值比較  10.2  兩個相關(guān)樣本的均值比較  10.3  兩個獨(dú)立總體的比例差異的比較  10.4  兩個總體方差差異的F檢驗  10.5  單向方差分析第11章  x2檢驗  11.1  兩個比例差異的x2檢驗  11.2  多個比例差異的x2檢驗  11.3  獨(dú)立性的x2檢驗第12章  一元線性回歸  12.1  回歸模型的類型  12.2  建立一元線性回歸方程  12.3  離差的度量  12.4  假設(shè)條件  12.5  殘差分析  12.6  有關(guān)斜率和相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計推斷  12.7  均值的估計和單個數(shù)值的預(yù)測  12.8  回歸的缺陷第13章  多元回歸  13.1  建立多元回歸模型  13.2  r2，調(diào)整后的r2和整體的F檢驗  13.3  多元回歸模型的殘差分析  13.4  總體回歸系數(shù)的統(tǒng)計推斷  13.5  虛擬變量和交互項在回歸模型中的使用第14章  質(zhì)量管理中的統(tǒng)計應(yīng)用  14.1  控制圖論  14.2  比例的控制圖：P圖  14.3  紅珠子實驗——理解過程波動  14.4  波動幅度和均值的控制圖  14.5  全面質(zhì)量管理  14.6  六西格瑪附錄自我測驗答案和部分偶數(shù)習(xí)題答案

章節(jié)摘錄

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《商務(wù)統(tǒng)計學(xué)(第5版)》：工商管理經(jīng)典譯叢

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